Deep sparse representation driven network for compressive imaging

•We propose a novel deep sparse representation model-driven network termed DeSRNet.•The local and global features are explicitly exploited to generate adaptive thresholds.•The proposed unrolled iterative method termed DUN-DeSRNet can achieve high-quality reconstructions in CI tasks.•We prove that DU...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Knowledge-based systems Ročník 330; s. 114577
Hlavní autoři:	Shi, Baoshun, Li, Dan
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 25.11.2025
Témata:	Compressed sensing magnetic resonance imaging Deep neural network Deep sparse representation Deep unfolding Snapshot compressive imaging Deep unfolding Deep neural network Deep sparse representation Snapshot compressive imaging Compressed sensing magnetic resonance imaging
ISSN:	0950-7051
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!